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本文介绍了体渲染技术在NeRF（神经辐射场）中的作用，如何通过体渲染处理三维数据场并生成高质量的2D图像。体渲染允许处理多视角数据，简化物理模型并模拟全局光照效果，适用于NeRF的三维场景表示和一致性渲染。此外，物体被视为自发光粒子群，以简化计算并捕捉光照效果。
前面讲解了粒子的概念，我们知道nerf核心的步骤是计算出空间中粒子的密度和颜色，那么通过粒子的密度和颜色是如何生成最终的2D图像呢？这就涉及到nerf采用了图形学中一个很重要的技术——体渲染。
体渲染有以下特征：
- 和PBR，光线追踪等技术一样，它是渲染技术的分支
- 目的是解决云、烟、果冻等非刚性物体的渲染建模
- 将物质抽象成一团飘忽不定的粒子群
- 光线在穿过时，是光子跟粒子发生碰撞的过程
nerf中之所以采用体渲染技术，主要基于以下两点：
1、体渲染能够直接处理三维数据场中的离散数据点，并计算它们对最终渲染图像的贡献。也就是说只要知道光线的方向，和粒子在这个方向的分布，就可以在2D图像上渲染出对应的像素。
而nerf的一个关键特点就是能够使用不同视角的图像进行训练，并生成一致的三维场景表示。体渲染提供了一种自然的方式来处理多视角数据，因为它允许从任意视角投射光线并计算其在体积中的传播。这使得NeRF能够生成在不同视角下都保持一致的渲染结果。
2、同时体渲染技术能够生成高质量的渲染图像，具有逼真的光照、阴影和材质效果。通过模拟光线在体积中的传播和与物质的交互，体渲染能够捕捉到复杂场景中的细节和变化，从而生成令人信服的渲染结果。这对于NeRF来说非常重要，因为它需要生成高质量的渲染图像来验证其表示的准确性。
除了体渲染，
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